Ang workflow ng Wall Street ay muling isinulat ni Claude.

May-akda ng artikulo, pinagkukunan: Newzhizhuan

Mayo 5, New York.

Ang CEO ng Anthropic, Dario Amodei, at ang CEO ng JPMorgan, Jamie Dimon, ay nagkita sa isang pahinga, na nagpapahiwatig na ang Anthropic ay nasa gitna ng Wall Street.

Ang CEO ng Anthropic, Dario Amodei (kanan), at ang CEO ng JPMorgan, Jamie Dimon (kaliwa), ay nagkita sa New York

Sa parehong araw, ipinakilala ni Anthropic ang agent suite para sa financial services: 10 deployable na workflow reference architectures, ang Moody's MCP application (na kumakalat sa 600 milyong kumpanya), at 8 bagong data connectors.

Kasabay nito, ang mga plugin para sa Excel, PowerPoint, at Word ay opisyal nang ipinakilala, at ang plugin para sa Outlook ay darating bukas.

10 mga template ng financial agent na nakakapalupit sa buong workflow, mula sa paghahanda ng pitch hanggang sa pagsusuri ng pagkakasunod-sunod:

Gumawa ng materyales para sa roadshow, ihanda ang brief para sa mga pagpupulong sa kliyente, basahin ang financial statements at i-update ang models, gawin ang pananaliksik sa industriya, suriin ang logic ng valuation, i-run ang reconciliation ng general ledger, tapusin ang month-end closing, at i-verify ang consistency ng financial statements.

Ang mga gawain na ito ay mga pangunahing proseso na sinusulat ng mga institusyong pinansyal bawat kuartal.

Sa parehong araw, sa Financial Agent v1.1 ng Vals AI, ang Claude Opus 4.7 ay nasa unang puwesto na may 64.37% na akurasyo.

Ayon sa Anthropic: Ang finansya ay naging ikalawang pinakamalaking source ng kita, pagkatapos ng teknolohiya; 40% ng mga top 50 na kliyente ay galing sa mga institusyong pinansyal.

Isinagawa ng Anthropic ang 10 na mga card sa isang pagkakataon

Kapalit ng front-end hanggang sa back-end

Ang 10 agent na ipinapakita sa paglabas na ito, bawat isa ay hindi lamang isang prompt—ginawa ng Anthropic ang istruktura ng bawat template sa isang set ng tatlo:

kasanayan (mga utos sa gawain at kaalaman sa larangan)

mga connector (mga pinahihintulutang channel para sa real-time pag-access sa panlabas na data)

subagents (mga auxiliary model na tinatawag nang hiwalay para sa mga partikular na subtask)

Halimbawa ng pagbuo ng template para sa roadshow, ang teoretikal na workflow ay ganito:

Binibigyan mo ito ng isang listahan ng target na customer, at maaari itong lumikha ng isang table ng mga katulad na kumpanya, magbuo ng isang financial model sa Excel, maghanda ng isang presentation sa PowerPoint, at mag-ayos ng isang cover letter sa Outlook, na naghihintay para sa iyong pagsusuri.

Hindi kailangan mong tanggapin ang background sa gitna ng buong chain; ang konteksto ay awtomatikong nagkakasambal sa pagitan ng mga app, parang isang backend system na hindi nagpapahinga.

May dalawang paraan ng pag-deploy nito.

Isa ay bilang plugin para sa Cowork o Claude Code, na kasama ang analista sa desktop, at nananatili pa rin ang tao, handa na lamang kumuha ng kontrol.

Ang isa pang paraan ay ang pagpapatakbo nito bilang isang托管智能体 sa Claude Platform, na makakatanggap ng pagkakasara ng deal na tumatagal ng ilang oras at makakapagpasa ng overnight closing.

Ang Managed Agents ay may mga tampok na karaniwang kailangan ng six months na pagbuo ng engineering team ng isang financial institution: mahabang sesyon, pagsasakatuparan ng pahintulot ayon sa tool,托管 na library ng credentials, at kompletong audit log na nakapag-iingat sa Claude Console.

10 mga template kasama ang dalawang uri ng deployment, ibig sabihin ang mga agent workflow na kailangan ng mga institusyong pinansyal ng ilang buwan para i-engineer ay maaari na ngayong ilunsad sa loob ng ilang araw.

Ngunit binigyan ng paalala ng Anthropic sa GitHub repository:

Hindi gumagawa ang mga agent na transaksyon, hindi nagpapahintulot sa pagkakaroon ng mga kliyente, hindi nagpapasa ng aklatan, at hindi nagbibigay ng mga rekomendasyon sa pag-invest. Lahat ng output ay kailangang mabigyan ng pagsusuri ng propesyonal bago gamitin.

Nagkaroon ng pag-unlad ang Claude sa Excel, PowerPoint, Word

Ang analyst desk ay na-revise

Ang pangalawang linya ay nagtatampok ng entry point ng application layer: Microsoft 365.

Ang mga add-in para sa Excel/PowerPoint/Word ay fully available, habang ang Outlook add-in ay malapit nang ma-launch.

Ano ang bawat app ng Claude ay maaaring gawin, ibinigay ng Anthropic ang tiyak na depinisyon.

Sa Excel, kayang gumawa ng financial model si Claude mula sa mga regulatory filing at real-time data stream, i-review ang mga formula sa pagitan ng mga workbook, at i-run ang sensitivity analysis.

Sa PowerPoint, sinasauli ni Claude ang deck, at kapag nagbago ang panao ng datos, lalabas agad ang update sa bawat slide.

Sa Word, binago ni Claude ang credit memo ayon sa sariling template ng kumpanya.

Sa Outlook, si Claude ang nagsisilbing chief of staff, nagpapahintulot sa in-box, nagpaplanong mga pagpupulong, at sumusulat ng mga sagot ayon sa iyong tono.

Sa labas ng four-piece set, mas mahalaga ang pagpapasa ng konteksto nang awtomatiko sa pagitan ng apat na app.

Ang modelo na ginawa ng analyst sa Excel ay maaaring ilipat sa PowerPoint nang hindi kailangang ipaliwanag muli; kasama ang knowledge at context ang task, hindi nakakulong sa isang partikular na software.

Ipinagkakasalig ng pagsasagawa na ito ang antas ng pagkakahati sa financial workflow mula sa “application” patungo sa “task”.

Kung isang buong pag-aaral ng kliyente ay kailangang kalkulahin sa Excel, i-drawing sa PowerPoint, isulat sa Word, at i-email sa Outlook, kailangan mong muli ayusin ang konteksto bawat beses na nagpapalit ng software.

Ngayon, pinagsama ni Claude ang apat na software upang maging isang production line.

Ang Claude Cowork ay may karagdagang tampok na tinatawag na Dispatch.

Maaaring magbigay ng mga gawain kay Claude ang mga analista sa pamamagitan ng teksto o boses, saan man sila. Patuloy ni Claude ang pagproseso ng lokal na mga file habang wala ang analista sa kanyang upuan, at nasa handa na para sa pagsusuri ang mga resulta kapag bumalik ang analista.

Mas mahalaga ang kahalagahan ng pagkonekta kaysa sa sariling pag-andar.

Ang Microsoft 365 ay isa sa mga pinakakaraniwang productivity stack sa mga institusyong pinansyal sa Wall Street.

Ang pagkonekta ng agent sa Office Suite ay nangangahulugan na ang mga institusyong pinansyal ay hindi na kailangang maghintay ng paglipat ng IT team mula sa iba’t ibang antas: ang agent ay hindi nangangailangan na palitan ang iyong workstation, kundi ito ay umuunlad sa loob ng umiiral na workstation.

Para sa mga analista, ang lumang paraan ng pagbukas ng browser, pagpapaste ng isang prompt, at pagpapalit ng resulta pabalik sa Excel ay darating na sa dulo.

6 na milyong kumpanyang data ay isinaksak sa Claude; ang ekosistema ng financial data ay na-link na

Ang ikatlong linya ay nagpapakita ng entry point ng data layer.

Sa parehong araw, ipinahayag ni Moody's na sinamahan nila ang kanilang credit rating at compliance data stream sa workspace ni Claude sa pamamagitan ng MCP app.

Ang sukat ng stream na ito ay ganito: impormasyon hinggil sa higit sa 600 milyong publiko at pribadong kumpanya, 2 bilyon na relasyon sa pagmamay-ari.

Ano ang ibig sabihin nito?

Isang artificial intelligence na nagpapagawa ng credit analysis, ngayon ay teoretikal na nakakapag-query ng kanyang credit/risk data, equity penetration relationships, at compliance-related risk flags, lahat mula sa Moody database, at lahat nang hindi nag-iisip sa labas ng interface ng Claude.

Ang mga bagong konektor na idinagdag ay ang Dun & Bradstreet, IBISWorld, Third Bridge, at Guidepoint.

Mas mababa pa, ang FactSet, PitchBook, LSEG, Morningstar, at S&P Capital IQ ay naka-connect na.

Isang platform para sa financial data na nagbabago mula sa "negosyo ng subscription sa terminal" patungo sa layer ng mga tool para sa mga agent.

Ang MCP app/server ni Moody's ay batay sa open standard na Model Context Protocol, at hindi eksklusibong nakabatay sa Claude.

Ang mga data sa finansya ay dating nakalat sa dobleng mga terminal at dobleng mga API, kung saan bawat isa ay may sariling sistema ng pag-login, modelo ng pahintulot, at sintaks ng paghahanap.

Ang open protocol na MCP ay nagpapagsasama ng mga nakalatang data layer sa isang iisang agent tool layer. Sa itaas ng terminal layer at API layer, ang ikatlong layer na agent tool layer ay nagsisimula nang umusbong.

Ito rin ang lohika na binabase ng Anthropic: Sino ang una mong gawing standard ang layer na ito, siya ang makakakuha ng entry point sa financial data sa susunod na dekada.

Ang naisumbong ni Anthropic ay isang red sea.

Ang AI track sa Wall Street ay hindi na isang walang laman na lupain.

Ang JPMorgan, Goldman Sachs, at Morgan Stanley ay lahat ay nagpapatakbo na ng AI assistant sa loob ng kanilang mga organisasyon, na nakakapalibot sa iba’t ibang gawain mula sa mga summary ng pag-aaral hanggang sa pagbuo ng code.

Rogo, isang AI financial startup na itinatag ng mga dating investment banker, ay may halaga ng $2 bilyon at naglilingkod sa higit sa 250 na institutional clients, at patuloy pa ring gumagawa ng pitch decks, research reports, at financial models.

Ang Hebbia ay nagpapatakbo ng paralel na query sa malalaking dataset, na nag-aangkop ng higit sa isang sandaling paghahambing sa mga file.

Sinabi ni Rahul Rekhi, pangulo ng Rogo, sa araw ng pagpapalabas:

Hindi nakabase ang aming tool sa isang partikular na model; mas malakas ang base model, mas marami ang maaari naming gawin, at ang kompetisyon ay isang benepisyo para sa amin.

Ipinakikita ni Rekhi ang pagpasok ni Anthropic bilang isang akselerador, hindi bilang isang kalaban.

Ngunit may isang maliit na detalye dito.

Binibigyang-diin ni Anthropic sa bawat ilang pangungusap sa pagpapalabas na ito: ang tao sa loop, ang audit log, ang control ng pagsasakop, at ang pagsusuri ng propesyonal.

Sa ilang mga bahagi ng financial industry, tulad ng pag-sign, ang pagpapatotoo at pagkakasangkot nito ay nangangailangan pa rin ng tulong sa pagdedesisyon ng tao bago magkaroon ng sapat na regulasyon.

Sinabi ni Scott Keipper, Punong Tagapag-ayos ng Teknolohiya sa Pagsasalita ng EY Americas, sa Business Insider na ang pagkakaiba-iba sa hinaharap ay magiging nakatuon sa “mga datos ng larangan, disenyo ng workflow, at layer ng kontrol”; mas mahalaga kung ang produkto ay maaaring i-embed sa umiiral na istruktura ng pagsusuri ng panganib kaysa sa marka ng modelo.

Mula sa mga template ng workflow, mga data connector, hanggang sa pag-embed sa Office, hindi ibinebenta ni Anthropic ang modelo, kundi isang buong package na handa na gamitin, na ibinibigay sa mga IT at compliance team ng mga financial institution.

Para sa mga institusyong pinansyal, ang mga agent workflow na dati ay maaaring abutin lamang ng mga malalaking banko, ay ngayon ay maaari rin ng mga katamtaman at maliit na institusyon at mga buyer gamitin ang parehong imprastruktura: ang balangkas para sa pagkuha ng kakayahan ay nailalapat nang pantay.

Para sa mga kumpanya ng AI, ang mga layer ng workflow, control, at compliance sa itaas ng layer ng base model ay ang susunod na punto ng paglago: hindi na maaaring magkaroon ng karagdagang pagtaas ang mga model, ang pakikibaka sa workflow ay bago lang nagsisimula.

Para sa mga propesyonal, lumalabas ang mga kontur ng ilang bagong mga posisyon: mga tagapagbantay na responsable sa pagsusuri sa mga output ng agent, mga arkitekto na nagdudisenyo ng workflow, at tumataas ang pangangailangan para sa mga posisyon sa compliance audit at model governance.

Sa mas mahabang panahon, mas halaga ang analyst na naiintindihan kung paano i-schedule ang agent kaysa sa analyst na nakapokus lang sa Excel.